Good Habits for Great Coding 免积分下载

本书由资深程序员Michael Stueben撰写,通过丰富的编程故事和实例,深入浅出地讲解了如何编写可读性强的代码。不同于基础编程教材,本书更侧重于代码样式、设计、文档编写、测试及重构的最佳实践,适合有一定编程基础的学习者和新手程序员。

图书说明:

提高您的编码技能并学习如何编写可读代码。本书不是教授基础编程,而是假定读者理解基础知识,并为样式,设计,记录,测试,重构等提供时间磨练的最佳实践。

作者Michael Stueben采用非正式的会话语调,根据他38年编写代码和编写编程课程的经验,提供编程故事,轶事,观察,建议,技巧,示例和挑战。尝试向初学者传授风格是众所周知的困难,并且很容易显得迂腐。相反,本书提供了解决方案和许多示例来支持他的想法。

Great Coding的良好习惯提炼了Stueben三十年来分析自己的错误,分析学生的错误,寻找教授课程的问题,以及寻找简单的例子来说明复杂的想法。通过尝试挑战问题并对其进行反思,我们发现大多数人都学习,每章都包含测验和问题。最后一章介绍了动态编程以将复杂问题减少到子类,并说明了本书中讨论的许多概念。

代码示例以Python形式提供,旨在让熟悉任何现代编程语言的读者理解。在本书的最后,您将获得一生的良好编码建议,作者希望他在新手时学到的经验教训。

你将学到什么

  • 通过好的和坏的样式的例子创建可读的代码
  • 通过将代码与作者的代码进行比较来编写困难的算法
  • 使用动态编程导出和编码困难的算法
  • 理解编码过程的心理

本书适用于谁

已经开始编程课程并了解编码基础知识的学生或新手程序员。教师将欣赏作者的道路测试想法,他们可能适用于他们自己的教学。

下载地址:Good Habits for Great Coding

更多免积分电子书,请访问:IE布克斯网

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值